在写《BGP在大规模数据中心中的应用》里当时就有了讨论Segment Routing(SR)的想法，因为当时我还在参与MPLS+SR的白皮书测试，得到了不少真实的反馈，也粗略阅读了这篇今天要介绍的RFC...大规模数据中心的五大需求以及CLOS架构也在之前的文章中介绍过了。那么我们就直接进入正题。本文没有一行行的翻译RFC，加入了一些我自己的理解和排序。 RFC作者：S....2.在大规模数据中心里存在问题 ?...接下来我们来看如何在DC中应用基于MPLS的数据平面的SR。 3.在MPLS数据平面中应用Segment Routing ?...后续的章节将讨论的一些不同的部署方案，以及除了解决了在第2章提到的问题以外，在大规模数据中心中部署SR带来的额外好处。
etcd在许多分布式系统中得到了广泛的应用。例如，Kubernetes使用etcd作为分类账，在集群中存储各种元信息。本文首先介绍优化的背景。然后介绍etcd内部存储的工作机制和具体的优化实现。...当etcd中存储的数据量超过40GB时，经过compact操作，我们发现put操作的延迟显著增加，许多put操作超时。...在多次运行中，实验结果是一致的，这意味一旦etcd容量超过40GB，所有的读和写操作都比正常情况下慢得多，这对于大规模数据应用程序来说是不可接受的。 ? 图1....当页删除发生时，boltdb不会直接回收已删除页的存储。相反，它临时保存已删除的页，以形成一个空闲的页池供后续使用。这个自由页池在boltDB中称为freelist。...在我们的优化中，使用集（set）来组织大小相同的连续页，然后使用哈希算法将不同的页大小映射到不同的集。请参见下面新freelist结构中的freemaps数据结构。
在 PHP 中高效地处理大规模数据的排序，可以使用以下方法： 使用内置的排序函数：PHP 提供了一些内置的排序函数，如 sort()、asort()、ksort() 等。...这些函数在处理小规模数据时表现良好，但在处理大规模数据时可能性能较差。 使用快速排序算法：快速排序是一种常用的排序算法，其时间复杂度平均为 O(nlogn)。...堆排序利用二叉堆的特性进行排序，可以使用递归或迭代实现堆排序算法。 使用外部排序：如果数据量非常大，无法一次性加载到内存中排序，可以考虑使用外部排序算法。...外部排序将数据分成若干个小块，分别排序并写入临时文件中，然后对这些小块进行归并排序，最终得到排序结果。...以上是一些常见的处理大规模数据排序的方法，具体选择哪种方法取决于数据规模、排序要求和计算资源。
缺失值插补：SimpleImputer 缺失值较多的列，可以插补，即填充上其他的值。...下面的代码是把分类型的列和数值型的列分开处理，分类型数据的插补策略是用出现频率最高的值来填充缺失值，数值型数据的插补策略是用该列的平均值来填充缺失值。 分开插补后又合并在了一起。..., X_train_cat, axis=1) X_test = np.append(X_test_num, X_test_cat, axis=1) 用管道操作完成缺失值插补和建模 注意：管道中，...很多模型使用了点与点之间的距离 如果特征的数据范围不同，会不成比例的影响模型 KNN在预测时就明确使用了距离。 所以我们希望每个特征都在相同的尺度上。（数值范围差不多） 怎么标准化?...X_train, y_train) y_pred = cv.predict(X_test) #检查模型参数 print(cv.best_score_) print(cv.best_params_) 管道中，
但是，对于大规模数据集(例如ImageNet)，我们需要创建一次只访问一部分数据集的数据生成器(比如mini batch)，然后将小批量数据传递给网络。...其实，这种方法在我们之前的示例中也有所涉及，在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中，我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集，虽然那里并没有使用到超大规模的数据集。...对于个人开发者而言，收集超大规模数据集几乎是一个不可能完成的任务，幸运的是，由于互联网的开放性以及机器学习领域的共享精神，很多研究机构提供数据集公开下载。...，通常我们将数据集划分为 训练集、验证集和测试集 ，通常比例为6:2:2，但是对于大规模数据集来说，验证集和测试集分配20%，数量太大，也没有必要，这时通常给一个两千左右的固定值即可。...这就涉及到深度学习中的一个正则化技巧，在我们之前的代码中，都是RGB值除以255.0进行正则化，但实践表明，将RGB值减去均值，效果更好，所以在此计算RGB的均值。
flashText介绍 在这篇文章中，我们将介绍一种新的关键字搜索和替换的算法：Flashtext 算法。Flashtext 算法是一个高效的字符搜索和替换算法。...正则表达式在一个 10k 的词库中查找 15k 个关键词的时间差不多是 0.165 秒。但是对于 Flashtext 而言只需要 0.002 秒。...当我们在文档中的字符序列 word 匹配到字典中的 word 时（start 和 eot 分别是字符序列的开始标签和结束标签），我们认为这是一个完整匹配了。...我们先创建一个空的字符串，当我们字符序列中的 word 无法在 Trie 字典中找到匹配时，那么我们就简单的原始字符复制到返回字符串中。...但是，当我们可以从 Trie 字典中找到匹配时，那么我们将将匹配到的字符的标准字符复制到返回字符串中。因此，返回字符串是输入字符串的一个副本，唯一的不同是替换了匹配到的字符序列，具体如下： ?
与您的业务利益相关者进行沟通和互动：提高意识和兴奋度。确保您的预期方法、业务目标和目标在整个组织中清晰且易于理解。一个好的方法是首先编制一个简短具有最大影响潜力的用例列表。...关键点是，来自每个数据源或应用程序的每个资产只能存储在目录中的单个位置。这意味着，在技术层面上，您需要将数据资产与应用程序域相关联。...为了做到这一点，需要将自动化和更多的先进能力添加到数据产品开发过程中。...在此过程中，他们可能会收到其他团队的反馈和要求。因此，所有物体之间都存在相互作用。例如，一个领域团队可能需要另一领域团队的调解或项目管理团队的战略决策。...最后的建议：不要紧张，飞行是最安全的旅行方式！在数据世界中可以发现很多乐趣。我们才刚刚开始。
业务背景：由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库，以此根据一定的条件来提供近实时查询，比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录，满足这一场景的技术包括...step 2 hbase预分区/优化hbase配置： 考虑在建表的时候没有进行预分区，因此写入的时候会存在热点写的问题，同时数据持续增长，需要不断的对region进行split，实际上这一步相当消耗资源...好在上一步骤中写入的数据不多，因此直接删除表和数据后重新建表并预分区： create 'user_actions', {NAME =>'info', VERSIONS=>3},{SPLITS =>['...130','140','160','170','180']} 设计预分区的时候需要有个预判，rowkey的范围及在各个区间的可能分布情况，由于我这里的rowkey是组合用户的注册电话/时间及其他字段，因此上述的预分区...(3)尽量使用批量写入的方法，同样的道理，读取的时候，使用批量读的方法 (4)网络IO/磁盘IO 原创文章，转载请注明： 转载自data mining club 本文链接地址: hbase大规模数据写入的优化历程
对于Scanner的进一步理解还是在LeetCode的一道算法题上，题目大意是输入一组分式加法构成的字符串，要求输出分式相加的结果。首先是输入”-2/3+2/3-4/5″，接着求其和。...首先第一步需要解析字符串为所需的数据，我使用了split()的方式，有位大哥就使用了`scanner.useDelimiter(pattern)`方法，直接将数据解析到了Scaner对象中。...# Scanner的工作方式 Scanner的分隔符模式将输入分割到令牌(token,就是临时存储区域)，默认情况下以**空格**分割。然后可以使用各种next方法将得到的令牌转换成不同类型的值。...`pattern的模式`,并返回一个新的Scanner对象。...**总结:使用Scanner+正则的组合可以简化很多字符串的处理，而无需使用大量的代码分割字符串和数值转换。
MATLAB在大规模数据分析和处理中具有一些性能优化策略，其中包括以下几个方面： 1.矢量化向量化操作：使用矢量化向量化操作能够同时处理多个数据点，减少循环的数量，提高程序的效率。...2.使用函数和内置函数：MATLAB提供了许多内置函数，这些函数经过优化，可以在处理大规模数据时提供更快的计算速度。...4.使用适当的数据结构：选择适当的数据结构可以提高内存使用效率，并减少计算时间。 5.预分配内存：在处理大规模数据时，提前分配足够的内存空间，避免因为动态扩展而导致的性能下降。...6.避免不必要的数据拷贝：尽量避免在程序中进行多次的数据拷贝操作，减少数据传输及内存使用。...10.使用缓存：根据程序的具体需求和数据访问模式，使用合适的缓存机制，减少内存和磁盘访问时间。
if语句if语句是Java语言中的一种条件语句，用于在程序运行时基于给定的条件选择要执行的语句块。...如果条件为true，那么将执行if代码块中的语句；否则，将执行else代码块中的语句。...除了基本的if语句，Java还提供了一些变体，可以更灵活地控制代码的执行流程。下面是其中一些常见的变体：if-else-if语句在需要根据多个条件进行选择的情况下，可以使用if-else-if语句。...如果所有条件都不满足，那么将执行else代码块中的语句。...三目运算符Java还提供了一种特殊的条件语句，称为三目运算符（或者叫条件运算符）。它的基本语法结构如下：result = condition ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 展开全部 代码块是一种常见的代码形式。...代码块的格式如下： 1、普通代码块：是最常见的代码块，在方法里用一对“｛｝”括起来的数据，就是普通的代码块， 2、构造代码块：是在类中直接定义的，用“｛｝”括起来的代码。...3、静态代码块：他在类中的成员位置，用“｛｝”括起来的代码。...所以他会执行class Nihaoa类下的静态块，在执行 main方法，编译class GouZao类，然后执行代码，静态的执行一次，构造方法块每次执行 java中“:” 如果是switch...中的，是它的一种固定写法。
一个例子 Object类是所有类的父类,如果你去查看java.lang.Object类的源码,你会发现里面有个finalize方法,这个方法没有默认实现,需要子类根据实际情况重写这个方法,但是如果不恰当使用...类里也有一个引用队列,这个引用队列是JVM和垃圾回收器打交道的唯一途径,当垃圾回收器需要回收该对象时,会把该对象放到引用队列中,这样java.lang.ref.Finalizer类就可以从队列中取出该对象...$100(Finalizer.java:14) at java.lang.ref.Finalizer$FinalizerThread.run(Finalizer.java:160) 这个线程唯一的职责就是不断的从...java.lang.ref.Finalizer.ReferenceQueue队列中取对象,当一个对象进入到队列中,finalizer线程就执行对象的finalize方法并且把对象从队列中删除,因此在下一次...histo:live 8700|head -n 10命令强制触发一次GC,结果和前面的分析一致,Finalizer对象都放到引用队列中,并依次调用了对象的finalize方法,内存中java.lang.ref.Finalizer
在当今数字化时代，数据无疑是企业发展的关键。然而，处理和分析大规模数据集所需的工具和技术却是一个不断演进的领域。Python作为一种强大而灵活的编程语言，已经成为许多数据科学家和分析师的首选工具之一。...在本文中，我们将深入探讨如何利用Python进行大规模数据处理和分析，并提供代码示例来展示其强大的功能。引言大规模数据处理和分析旨在从海量数据中提取有用的信息和见解，以支持决策制定和业务发展。...Python在大规模数据处理中的优势Python在大规模数据处理和分析领域的优势主要体现在以下几个方面：1....下面是一个简单的示例，展示了如何使用PySpark进行大规模数据处理。...Python可以处理各种类型的大规模数据，包括结构化数据、文本数据和图像数据，为用户提供多样化的数据处理和分析解决方案。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Java反射学习 所谓反射，可以理解为在运行时期获取对象类型信息的操作。...1，获得类型类 我们知道在Java中一切都是对象，我们一般所使用的对象都直接或间接继承自Object类。Object类中包含一个方法名叫getClass，利用这个方法就可以获得一个实例的类型类。...类型类指的是代表一个类型的类，因为一切皆是对象，类型也不例外，在Java使用类型类来表示一个类型。所有的类型类都是Class类的实例。...可以看到，对象a是A的一个实例，A某一个类，在if语句中使用a.getClass()返回的结果正是A的类型类，在Java中表示一个特定类型的类型类可以用“类型.class”的方式获得，因为a.getClass...特别注意的是，类型类是一一对应的，父类的类型类和子类的类型类是不同的，因此，假设A是B的子类，那么如下的代码将得到 “unequal”的输出： A a = new A(); if(a.getClass(
概述： Java Stream API 有助于处理元素序列，提供过滤、映射和减少等操作。...流可用于以声明方式执行操作，类似于对数据的类似 SQL 的操作 关键概念： 流：支持顺序和并行聚合操作的元素序列 中间操作：返回另一个流且延迟的操作（例如，filter、map） 码头运营：产生结果或副作用且不懒惰的操作...; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; public class Main { public static void...Collectors.toList()); names.forEach(System.out::println); } } 收集：收集将流的元素收集到集合或其他数据结构中...它允许： 滤波：根据条件选择元素 映射：转换元素 收集：将元素收集到集合或其他数据结构中 减少：将元素组合成一个结果。 平面映射：展平嵌套结构。 排序：Order 元素。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 JAVA提供了两个类：String和StringBuffer，它们可以储存和操作字符串，即包含多个字符的字符数据。...这个String类提供了不可改变的字符串。 而这个StringBuffer类提供的字符串可以进行修改。 String: 为不可变对象,一旦被创建,就不能修改它的值....对于已经存在的String对象的修改都是重新创建一个新的对象,然后把新的值保存进去....;//error 对象被建立以后,在内存中就会分配内存空间,并初始保存一个null.向StringBuffer 中付值的时候可以通过它的append方法. ss.append(“w!”)...而String是不能被修改的，只能重复的去创建对象来实现修改。——如果频繁的对字符串进行追加、替换、修改、插入、删除操作，最好使用StringBuffer。
在Clojure中，可以使用以下几种方式来实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务： 并发集合（Concurrent Collections）：Clojure提供了一些并发集合数据结构，如ref、agent...通过使用这些数据结构，可以实现高效的并发访问和更新数据。 异步编程：Clojure提供了一些异步编程的机制，如promise和future。...这些机制可以帮助处理大规模数据处理任务的并发执行。 并发原语：Clojure提供了一些并发原语，如锁和原子操作。...通过使用这些原语，可以实现线程之间的同步和互斥，从而避免竞争条件和数据不一致的问题。 并发框架：Clojure还提供了一些并发编程的框架，如core.async和manifold。...这些框架提供了更高级别的抽象，可以简化并发编程的复杂性，并提供更高效的并发处理。 总的来说，通过使用Clojure的并发编程机制和框架，可以实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在Java中，提到this谁都不会陌生，这里再简单整理下，备忘。...Java中，一般来说this指针指的是当前正在访问的这段代码的对象，但是如果在内部类中需要使用外部类中的对象，这时就需要使用外部类的类名进行限定。这种方式在Android开发中也比较常见。...} public static void main(String[] args) { A a = new A(); } } Inner是内部类，访问类A中的...输出结果为： inner run outer run ——– outer run 另外，在构造方法中，经常使用this(参数表)来调用参数多的构造方法(和Swift中的convenience initializer...类似，在Swift中，convenience initializer必须调用或者说代理给designated initializer)，并且Java要求在构造方法中，this(参数表)要出现在任何其他语句之前
1.2、注解和注释的区别 注解的字面意思是注释、解释的意思，和Java中的注释一样，都有解释、说明的意思。 只不过，注释是程序猿自己写的，解释说明的对象是自己或者是其他程序猿。...比方：注释就是文言文上我们自己添加的对文言文的说明性信息；注解就是文言文下方官方添加的解释性信息。 总结：注释和注解都有解释说明的作用，只不过二者说明的对象的侧重点不同。...1.3、注解的历史 注解是JDK1.5之后才有的一门技术，本来JDK开发出注解这门技术的时候是想给自己用的，并没想到会给别人用，但是因为java是一门很开放的语言，或者说sun公司是一家很open的公司... @override:检查子类是否是重写父类中的方法 @Deprecated：标记过时 @SuppressWarnings(“all”)：压制错误警告 2.1、@override代码演示...Target @Target(ElementType.FIELD)//value=ElementType.FIELD public @interface MetaAnno { } @Target注解中的参数至少有三个
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